Optimierung einer Fluidenergiemaschine auf Basis der Computational Fluid Dynamics (CFD)

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1 Optimierung einer Fluidenergiemaschine auf Basis der Computational Fluid Dynamics (CFD) Prof. Dr.-Ing. Dominique Thévenin Lab. of Fluid Dynamics & Technical Flows (LSS) University of Magdeburg Otto von Guericke Germany Innovationsforum Fluss-Strom PLUS, Magdeburg, Sept

2 LSS: Verantwortung in der Lehre Für die gesamte Universität ist der Lehrstuhl verantwortlich für alle Lehrveranstaltungen: Strömungsmechanik I (Grundlagen: Bachelor) Strömungsmechanik II (Fortgeschrittene: Master) Fluidenergiemaschinen Numerische Strömungssimulation (CFD) Rheologie Auf Ebene der Fakultät für Verfahrens- und Systemtechnik: Messtechnik

3 LSS: Methoden und Ziele in der Forschung Quantitative, berührungslose experimentelle Untersuchungen (PIV, LIF, PDA, PTV...) Akkurate numerische Simulationen (DNS, LES, detaillierte Modelle...) komplexe Strömungen nicht-newtonsche Optimierung

4 Zusammenfassung 5 promovierte Mitarbeiter 15 Doktoranden 7 Technik- und Verwaltungspersonal Eine kleine Gruppe... mit vielfältigen Interessen! Nur möglich dank Synergie & Zusammenarbeit! Gleichgewicht Lehre Grundlagen Experimentell in Flüssigkeiten Forschung Anwendung Theoretisch/numerisch in Gasen Die Reise beginnt hier

5 Introduction and motivation Wind energy is becoming increasingly important to reduce national dependency on fossil fuels, increase the share of renewable ressources and limit climate degradation Particularly true in Germany! Until now: increasingly large, three-blade, horizontal-axis turbines dominate the market Alternative approaches might be more promising for some conditions (low wind speeds, developing countries, urban environment ): our target! 5

6 Savonius turbine: a promising alternative? Vertical-axis wind turbines show a lot of advantages Simplicity Robustness Low cost Less material fatigue Lower noise emissions (low speed) Easy integration 6/30

7 What about efficiency and Cp? [Menet, Renewable Energy 29 (2004)] The standard Savonius turbine is practically useless: the poorest possible system But: can it be improved? Savonius proposed it in 1925! Optimization using CFD = blade tip speed/wind speed 7

8 Computational Fluid Dynamics: models Tool: ANSYS-Fluent Second-order discretization Fully unsteady description: Sliding Mesh Model and URANS-approach, computing 3 turbine rotations 2D computations (horizontal slice) for optimization Turbulence model: Realizable k-ε Grid dependency: nodes 8

9 Embedding CFD in optimization loop New configuration Input file (parameter values) pre-processing Journal file pre-processing Geometry + Mesh Solver Journal file CFD Solver CFD Simulation + Post-processing Output file (objective values) OPAL Evolutionary Algorithms C program on Linux for automatization In-house optimization library OPAL: here using Evolutionary Algorithms (EA) 9

10 EA: Fitness and ranking N rank i,j : total number of individuals : order of the individual according to objective values : index of the individual G. Orwell: All animals are equal, but some animals are more equal than others" Selection process Good rank Higher chance to survive and reproduce (roulette) 10

11 EA: from generation (n) to (n+1) Individuals: (means possible designs ) Genes: (means design parameters ) First parent Second parent Survival Average Crossover Mutation Mutation 8

12 First try: optimize blade shape and shaft Fixed: external diameter of turbine, wind speed, speed ratio Free parameters: 8 (a, e; X and Y for 3 points) Maximize 1 target function: Cp 12

13 Let s start it! Wind Number of designs 13

14 Analysis of results: parallel coordinates Design parameters Target 3% efficiency increase 310 configurations 30 generations 3 weeks CPU on cluster 14

15 Can we do even better? Involving simultaneously guiding plates (deflector & obstacle) Free parameters: now 16 (very challenging) Maximize 1 target function: Cp 15

16 Optimal result Power: factor 2,4!! (at λ=0,7) 16

17 Operating range, off-design performance optimal with guiding plates Wider operating range conventional Wider operating range Systematically considerably higher Cp Peak Cp increased by factor 2,62! Always self-starting 17

18 A dream come true?? Or: Should we believe CFD? Certainly NOT without checking twice And remembering many approximations (URANS, k-ε, 2D ) It is worth comparing dream and reality! First for a small-scale prototype Looks promising so far: wait and see! 18

19 Conclusions CFD-based optimization relying on EA was able to deliver a tremendously improved design Its properties are extremely good: extended operation range, still working up to λ=1,7, excellent self-starting, peak power coefficient of 0.48 at λ=0,9, approaching Betz limit Design patented 19

20 Aber: Wo bleibt der Fluss? Das ist vielleicht schön und gut aber was hat das alles mit Fluss-Strom zu tun?? 20

21 Die Methodik! Strömungssimulation/CFD funktioniert gleich gut für Luftund für Wasserströmungen... Die Optimierung der Schaufel, der Betriebsparameter, der Strömungsführung kann in identischer Weise erfolgen. Also ist die Simulationskette direkt übertragbar! 21

22 Vorberechnungen Die numerische Simulation der Strömungsführung wurde bereits gestartet... und deutet darauf hin, dass viel Optimierungspotential noch existiert! 22

23 Zusammenfassung Eine Simulationskette wurde entwickelt, die es ermöglicht, die Eigenschaften einer Fluidenergiemaschine zu optimieren (Schaufelform, Strömungsführung, Betriebsparameter ) Diese konnte bereits erfolgreich für eine vertikale Windturbine eingesetzt werden Die Methode ist direkt auf andere Systeme (z.b. moderne Wasserräder) übertragbar Experimentelle Vergleiche (Validierung des numerischen Modells am Anfang, Überprüfung der Ergebnisse am Ende) bleiben unabdingbar: Bedarf für einen entsprechenden Wasserkanal! Fa. Gunt 23

24 Several contributors to this project: - M. Mohamed (financial support of the Egyptian government) - G. Janiga - P. Berg - B. Wunderlich - J. Meyer - P. Fischer - D. Meinecke - C. Kisow Many thanks to all of them! Thank you for your attention! For more information:

25

26 Struktur des Lehrstuhls Fluidenergiemaschinen Prof. Dr.-Ing. D. Thévenin Reaktive Strömungen Dr.-Ing. K. Zähringer Untersuchung und Optimierung komplexer Strömungen Mehrphasenströmungen Dr.-Ing. T. Hagemeier Industrielle Anwendungen Dr.-Ing. B. Wunderlich 15 Doktoranden Komplexe Fluide, Medizinische Strömungen Priv.-Doz. Dr. G. Janiga 7 Technik- und Verwaltungspersonal Numerisch: Priv.-Doz. Dr. G. Janiga Experimentell: Dr. K. Zähringer

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